There has been requested to automate the welding process in shipyard due to its dependence on skilled operators and the inferior working environments. According to these demands, multiple robot welding system for sub-assembly welding line has been developed, realized and installed at Keoje shipyard. In order to realize automatic welding system, robots have to be equipped with a sensing system to recognize the position of the welding panels. In this research, a camera vision system(CVS) is developed to detect the position of base panels for sub-assembly line in shipbuilding. Two camera vision systems are used in two different stages (fitting and welding) to automate the recognition and positioning of welding lines. For automatic recognition of panel position, various image processing algorithms are proposed in this paper.
The components with J-lead. which are more integrated and smaller than ones with Gull-wing. are rapidly being used in electronic board such as the PCB, for they have the advantage of occupying a small space compared to the other components. However, the development of inspection system for these new components is not so rapid as component development. Component-inspection with J-lead using vision system is difficult because they are hidden from camera optical axis. X-ray inspection, which has the advantage of inspecting the inside of solder state, is used to J-lead inspection. However. it is high cost and dangerous by leaking out X-ray compared to vision system. Therefore, in this paper, we design vision system suited to J-lead inspection and then propose algorithm which have flexibility in mount and rand error.
Advancement in information technology have enabled applying vision sensor to railway, such as CCTV. CCTV has been widely used in railway application, however the CCTV is a passive system that provide limited capability to maintain safety from boarding platform. The station employee should monitor continuously CCTV monitors. Therefore immediate recognition and response to the situation is difficultin emergency situation. Recently, urban transit operators are pursuing applying an unattended station operation system for their cost reduction. Therefore, an intelligent monitoring system is need for passenger's safety in railway. The paper proposes a vision based monitoring system and object detection algorithm for passenger's safety in railway platform. The proposed system automatically detects accident in platform and analyzes level of danger using image processing technology. The system uses stereo vision technology with multi-sensors for minimizing detection error in various railway platform conditions.
In this research, a vision system for detecting breakages of small-diameter taps, which are rarely detected by the indirect in-process monitoring methods such as acoustic emission, cutting torque and motor current, was developed. Two HMI (Human Machine Interface) programs to embed the developed vision system into a Siemens open architecture controller, 840D, were developed. They are placed in sub-windows of the main window of the 840D and can be activated or deactivated either by a softkey on the operating panel or the M code in the NC part program. In the event that any type of tool breakage is detected, the HMI program issues a command for an automatic tool change or sends an alarm signal to the NC kernel. An evaluation test in a high-speed tapping machine showed that the developed vision system was successful in detecting breakages of small-diameter taps up to M1.
Cutting tool life monitoring is a critical element needed for designing unmanned machining systems. This paper describes a tool wear measurement system using computer vision which repeatedly measures flank and crater wear of a single point cutting tool. This direct tool wear measurement method is based on an interactive procedure utilizing a image processor and multi-vision sensors. A measurement software calcultes 7 parameters to characterize flank and crater wear. Performance test revealed that the computer vision technique provides precise, absolute tool-wear quantification and reduces human maesurement errors.
목적: 이 연구의 목적은 MYSTERY CIRCLE 시스템을 이용하여 폭주부족 사위와 간헐성 사시 환자의 시기능 훈련효과를 조사하였다. 방법: 시기능 훈련 대상자는 안질환과 조절이상 및 수직사위가 없는 폭주부족 사위(n=18)와 간헐성 사시(n=8) 이상자 26명을 대상으로 추적 관찰하였고, 훈련기간은 8주간 매주 한번은 안경원에 방문하여 시기능 훈련에 따른 변화를 측정하였다. 결과: MYSTERY CIRCLE 시스템으로 시기능 훈련을 실행한 결과 기능적 및 감각적 증상이 개선되었다. 그리고 Worth 4 Dot검사, 입체시 검사 및 적색렌즈 융합 속도 검사도 개선을 보여 주었다. 결론: MISTERY CIRCLE 시기능 훈련 시스템을 이용한 시기능 훈련은 좋은 양안시 이상 개선 효과를 보여주었다.
The color-based vision systems have been used to recognize our team robots, the opponent team robots and a ball in the robot soccer system. The color-based vision systems have the difficulty in that they are very sensitive to color variations brought by brightness changes. In this paper, a neural network trained with data obtained from various illumination conditions is used to classify colors in the modified YUV color space for the robot soccer vision system. For this, a new method to measure brightness is proposed by use of a color card. After the neural network is constructed, a look-up-table is generated to replace the neural network in order to reduce the computation time. Experimental results show that the proposed color classification method is robust under illumination variations.
Park, Keeyoung;Choi, Hyungkee;Lee, Chulhee;Hong, Soomi
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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제2권1호
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pp.43-47
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2016
This system is a diagnosis system that checks whether it causes a partial discharge of a power cable or not. It is to classify normal from abnormal-normal, PD (Partial Discharge) sound through analysis of RLCR (Relative Level Crossing Rate) and spectrogram energy algorithm. Partial discharge diagnostic system has a function that stores PD sound and analyzes the data. The wave shape of PD sound is similar to noise and is systematically generated by partial discharge. Therefore, in this paper, we could discreminate between normal and abnormal case using relative level crossing rate (RLCR) and spectrogram of frequency energy rate.
When surgical instruments are tracked in an image-guided surgical navigation system, a stereo vision system with high accuracy is generally used, which is called optical tracker. However, this optical tracker has the disadvantage that a line-of-sight between the tracker and surgical instrument must be maintained. Therefore, to complement the disadvantage of optical tracking systems, an internal vision sensor is attached to a surgical instrument in this paper. Monitoring the target marker pattern attached on patient with this vision sensor, this surgical instrument is possible to be tracked even when the line-of-sight of the optical tracker is occluded. To verify the system's effectiveness, a series of basic experiments is carried out. Lastly, an integration experiment is conducted. The experimental results show that rotational error is bounded to max $1.32^{\circ}$ and mean $0.35^{\circ}$, and translation error is in max 1.72mm and mean 0.58mm. Finally, it is confirmed that the proposed tool tracking method using an internal vision sensor is useful and effective to overcome the occlusion problem of the optical tracker.
With a remarkable advance in CMOS (complimentary metal-oxide-semiconductor) process technology, a variety of vision sensors with signal processing circuits for complicated functions are actively being developed. Especially, as the principles of signal processing in human retina have been revealed, a series of vision chips imitating human retina have been reported. Human retina is able to detect the edge and motion of an object effectively. The edge detection among the several functions of the retina is accomplished by the cells called photoreceptor, horizontal cell and bipolar cell. We designed a CMOS vision chip by modeling cells of the retina as hardwares involved in edge and motion detection. The designed vision chip was fabricated using $0.6{\mu}m$ CMOS process and the characteristics were measured. Having reliable output characteristics, this chip can be used at the input stage for many applications, like targe tracking system, fingerprint recognition system, human-friendly robot system and etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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